Pandas中resample方法詳解

更新時間：2019年07月02日 14:33:12 作者：wangshuang1631

這篇文章主要介紹了Pandas中resample方法詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

Pandas中的resample，重新采樣，是對原樣本重新處理的一個方法，是一個對常規(guī)時間序列數(shù)據(jù)重新采樣和頻率轉換的便捷的方法。

方法的格式是：

DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)

參數(shù)詳解是：

參數(shù)	說明
freq	表示重采樣頻率，例如‘M'、‘5min'，Second(15)
how='mean'	用于產(chǎn)生聚合值的函數(shù)名或數(shù)組函數(shù)，例如‘mean'、‘ohlc'、np.max等，默認是‘mean'，其他常用的值由：‘first'、‘last'、‘median'、‘max'、‘min'
axis=0	默認是縱軸，橫軸設置axis=1
fill_method = None	升采樣時如何插值，比如‘ffill'、‘bfill'等
closed = ‘right'	在降采樣時，各時間段的哪一段是閉合的，‘right'或‘left'，默認‘right'
label= ‘right'	在降采樣時，如何設置聚合值的標簽，例如，9：30-9：35會被標記成9：30還是9：35,默認9：35
loffset = None	面元標簽的時間校正值，比如‘-1s'或Second(-1)用于將聚合標簽調早1秒
limit=None	在向前或向后填充時，允許填充的最大時期數(shù)
kind = None	聚合到時期（‘period'）或時間戳（‘timestamp'），默認聚合到時間序列的索引類型
convention = None	當重采樣時期時，將低頻率轉換到高頻率所采用的約定（start或end）。默認‘end'

首先創(chuàng)建一個Series，采樣頻率為一分鐘。

>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
>>> series = pd.Series(range(9), index=index)
>>> series
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:02:00  2
2000-01-01 00:03:00  3
2000-01-01 00:04:00  4
2000-01-01 00:05:00  5
2000-01-01 00:06:00  6
2000-01-01 00:07:00  7
2000-01-01 00:08:00  8
Freq: T, dtype: int64

降低采樣頻率為三分鐘

>>> series.resample('3T').sum()
2000-01-01 00:00:00   3
2000-01-01 00:03:00  12
2000-01-01 00:06:00  21
Freq: 3T, dtype: int64

降低采樣頻率為三分鐘，但是每個標簽使用right來代替left。請注意，bucket中值的用作標簽。

>>> series.resample('3T', label='right').sum()
2000-01-01 00:03:00   3
2000-01-01 00:06:00  12
2000-01-01 00:09:00  21
Freq: 3T, dtype: int64

降低采樣頻率為三分鐘，但是關閉right區(qū)間。

>>> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()
2000-01-01 00:00:00   0
2000-01-01 00:03:00   6
2000-01-01 00:06:00  15
2000-01-01 00:09:00  15
Freq: 3T, dtype: int64

增加采樣頻率到30秒

>>> series.resample('30S').asfreq()[0:5] #select first 5 rows
2000-01-01 00:00:00   0
2000-01-01 00:00:30  NaN
2000-01-01 00:01:00   1
2000-01-01 00:01:30  NaN
2000-01-01 00:02:00   2
Freq: 30S, dtype: float64

增加采樣頻率到30S,使用pad方法填充nan值。

>>> series.resample('30S').pad()[0:5]
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:00:30  0
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:01:30  1
2000-01-01 00:02:00  2
Freq: 30S, dtype: int64

增加采樣頻率到30S,使用bfill方法填充nan值。

>>> series.resample('30S').bfill()[0:5]
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:00:30  1
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:01:30  2
2000-01-01 00:02:00  2
Freq: 30S, dtype: int64

通過apply運行一個自定義函數(shù)

>>> def custom_resampler(array_like):
...   return np.sum(array_like)+5
>>> series.resample('3T').apply(custom_resampler)
2000-01-01 00:00:00   8
2000-01-01 00:03:00  17
2000-01-01 00:06:00  26
Freq: 3T, dtype: int64

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章: